Using headspace gas monitoring to determine available carbon source (sodium acetate) in a biological nutrient removal process
Notice bibliographique
Résumé
A utilizable carbonaceous substance is essential in the biological nutrient removal (BNR) of wastewater treatment, for denitrification and phosphorus removal. Accurate and prompt determination of these available carbon sources in each BNR stage is beneficial for operating control and process optimization. A new method and apparatus were developed using the carbon dioxide (CO2) detected in the headspace of a batch reactor, to estimate the carbon source available in the BNR process. Experimental results showed that detectable changes of CO2 concentration in the headspace reflected the sodium acetate utilization in the anaerobic and anoxic conditions, i.e., the P release and denitrification reactions. A series of clean water and activated sludge sample tests also verified that the headspace CO2 profiles were induced by the carbon utilization in BNR reactions. In the CO2 profiles of activated sludge sample with carbon source addition, the elapsed time (E Time) of CO2 evolution changes, during BNR reactions, was found proportional to the initial amount of carbon source added in solution. The E Time was also inversely proportional to the sludge concentration or the mixed liquor volatile suspended solids (MLVSS), at a constant carbon source addition. Results suggested that this E Time approach, using the headspace CO2 information, is capable of on-line determining the carbon source available in BNR reactions, as well as monitoring system performance. Key words: biological nutrient removal (BNR), carbon dioxide, headspace monitoring, volatile fatty acids (VFAs).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».